张量 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述. 比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]   你可以认

Tensor类的成员函数dim()可以返回张量的维度,shape属性与成员函数size()返回张量的具体维度分量,如下代码定义了一个两行三列的张量: f = torch.randn(2, 3) print(f.dim()) print(f.size()) print(f.shape) 输出结果: 2 torch.Size([2, 3]) torch.Size([2, 3]) dim=0的标量 维度为0的Tensor为标量,标量一般用在Loss这种地方.如下代码定义了一个标量: import to

在TensorFlow中所有的数据都通过张量的形式表示,从功能上看张量可以被简单的理解为多维数据,其中零阶张量表示标量(一个数),第一阶张量为向量(一个一维数组),第n阶向量可以理解为一个n维数组. 但是TensorFlow中实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算结果的引用.在张量中并没有保存真正的数字,它保存的是如何得到这些数字的计算过程. import tensorflow as tf # tf.constant是一个计算,这个计算的结果是一个张量保存在变量a中 a

张量操作 在tensorflow中,有很多操作张量的函数,有生成张量.创建随机张量.张量类型与形状变换和张量的切片与运算 生成张量 固定值张量 tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) 创建所有元素设置为零的张量.此操作返回一个dtype具有形状shape和所有元素设置为零的类型的张量. tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None) 给tensor定单张量(),此操作返回tensor与所有元素设置为零相同

TensorFlow 有几个操作用来创建不同分布的随机张量.注意随机操作是有状态的,并在每次评估时创建新的随机值. 下面是一些相关的函数的介绍: tf.random_normal 从正态分布中输出随机值. random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) args: shape:一维整数或 Python 数组表示输出张量的形状. mean:dtype 类型的0-D张量或 Pyt

import tensorflow as tf get_default_graph = "tensorflow_get_default_graph.png" # 当前默认的计算图 tf.get_default_graph print(tf.get_default_graph()) # 自定义计算图 # tf.Graph # g1中定义名字为v的变量 初始化为0 g1 = tf.Graph() with g1.as_default(): v = tf.get_variable("

1. 生成tensor tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None) tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const') tf.fill(dims, value, name=None) tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None) tf.ones(shape,

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run a computation. We want to be able to input any number of MNIST images, each flattened into a 784-dimensio

简介 正如名字所示,TensorFlow这一框架定义和运行涉及张量的计算.张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化.TensorFlow在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组. 在编写TensorFlow程序时,您操作和传递的主要对象是 tf.Tensor.tf.Tensor对象表示一个部分定义的计算,最终会生成一个值.TensorFlow程序首先会构建一个tf.Tensor对象图,详细说明如何基于其它可用张量计算每个张量,然后运行运行改图的某些部分以获得期望的结果. tf.Tensor具有以

具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化

1.运行以下代码 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b") result = a + b print result sess = tf.InteractiveSession () print(result.eval()) sess.close() 得到 其中,add与代码中的add有关,0表示第一个输出,图中的

张量的定义 张量(Tensor)理论是数学的一个分支学科,在力学中有重要应用.张量这一术语起源于力学,它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的,后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具.张量之所以重要,在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性.张量概念是矢量概念的推广,矢量是一阶张量.张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数(可以理解成是向量.矩阵以及更高维结构的统称). But we don’t have to restrict our

tensor的含义是张量,张量是什么,听起来很高深的样子,其实我们对于张量一点都不陌生,因为像标量,向量,矩阵这些都可以被认为是特殊的张量.如下图所示: 在TensorFlow中,tensor实际上就是各种"数"的统称.而flow是流动的意思.所以TensorFlow的意思就是"数"的流动,可以说TensorFlow这个名字很形象.一般来说,编程模式有两种,一种是命令式的,一种是符号式的.命令式便于理解和调试,而符号式便于对复杂代码进行封装和抽象(就想我们把一些操作

张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算. 张量结构操作诸如:张量创建,索引切片,维度变换,合并分割. 张量数学运算主要有:标量运算,向量运算,矩阵运算.另外我们会介绍张量运算的广播机制. 本篇我们介绍张量的结构操作. 一,创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像. import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.float32) tf.print(a)

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py 张量的操作 拼接 torch.cat() torch.cat(tensors, dim=0, out=None) 功能:将张量按照 dim 维度进行拼接 tensors: 张量序列 dim: 要拼接的维度 代码示例: t = torch.ones((2, 3)) t_0 = torch.cat([t, t], d

理解张量,并将张量与线性代数的知识连接起来,我认为最重要的是理解 tensor 的两个属性:shape 和 ndim . ndim 表示张量的维度,一维张量的 ndim 值为 1,二维张量的 ndim 值为 2. shape 表示张量的形状,它的值是一个列表,列表元素个数与张量的维度相等,每一个元素值表示张量在此维度的元素个数. 举例来说: >>> tensor = torch.randn(3, 2, 2) >>> tensor tensor([[[ 1.1070, -

einsum函数说明 pytorch文档说明:\(torch.einsum(equation, **operands)\) 使用基于爱因斯坦求和约定的符号,将输入operands的元素沿指定的维数求和.einsum允许计算许多常见的多维线性代数阵列运算,方法是基于爱因斯坦求和约定以简写格式表示它们.主要是省略了求和号,总体思路是在箭头左边用一些下标标记输入operands的每个维度,并在箭头右边定义哪些下标是输出的一部分.通过将operands元素与下标不属于输出的维度的乘积求和来计算输出.其方

theano中的dimshuffle函数用于对张量的维度进行操作,可以增加维度,也可以交换维度,删除维度. 注意的是只有shared才能调用dimshuffle() 'x'表示增加一维,从0d scalar到1d vector (0, 1)表示一个与原先相同的2D向量 (1, 0)表示将2D向量的两维交换 ('x', 0) 表示将一个1d vector变为一个1xN矩阵 (0, 'x')将一个1d vector变为一个Nx1矩阵 (2, 0, 1) -> AxBxC to CxAxB (2表示第

前面我们了解了 GAN 的原理,下面我们就来用 TensorFlow 搭建 GAN(严格说来是 DCGAN,如无特别说明,本系列文章所说的 GAN 均指 DCGAN),如前面所说,GAN 分为有约束条件的 GAN,和不加约束条件的GAN,我们先来搭建一个简单的 MNIST 数据集上加约束条件的 GAN. 首先下载数据:在  /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下建立文件夹 data/mnist,从 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

0. 小试牛刀 首先,激活tensorflow环境( source activate tensorflow ),随后在ipython里: import tensorflow as tf sess = tf.Session() 创建常量格式如下: tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) 例1: node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32) nod